package com.hmdp.service.impl;

import cn.hutool.core.text.CharSequenceUtil;
import cn.hutool.core.util.BooleanUtil;
import cn.hutool.core.util.ObjectUtil;
import cn.hutool.core.util.StrUtil;
import cn.hutool.json.JSONObject;
import cn.hutool.json.JSONUtil;
import com.baomidou.mybatisplus.core.conditions.query.QueryWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.plugins.pagination.Page;
import com.hmdp.common.ErrorCode;
import com.hmdp.constant.SystemConstants;
import com.hmdp.dto.Result;
import com.hmdp.entity.Shop;
import com.hmdp.exception.BusinessException;
import com.hmdp.mapper.ShopMapper;
import com.hmdp.service.IShopService;
import com.baomidou.mybatisplus.extension.service.impl.ServiceImpl;
import com.hmdp.utils.RedisCacheClient;
import com.hmdp.utils.RedisData;
import org.springframework.data.geo.Distance;
import org.springframework.data.geo.GeoResult;
import org.springframework.data.geo.GeoResults;
import org.springframework.data.redis.connection.RedisGeoCommands;
import org.springframework.data.redis.core.StringRedisTemplate;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoLocation;
import org.springframework.data.redis.domain.geo.GeoReference;
import org.springframework.stereotype.Service;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;

import javax.annotation.Resource;

import java.time.LocalDateTime;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ExecutorService;
import java.util.concurrent.Executors;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.stream.Collectors;

import static com.hmdp.constant.RedisConstants.*;

/**
 * <p>
 *  服务实现类
 * </p>
 *
 * @author 虎哥
 * @since 2021-12-22
 */
@Service
public class ShopServiceImpl extends ServiceImpl<ShopMapper, Shop> implements IShopService {

    private static final ExecutorService CACHE_REBUILD_EXECUTOR = Executors.newFixedThreadPool(10);
    @Resource
    private StringRedisTemplate stringRedisTemplate;

    @Resource
    private RedisCacheClient redisCacheClient;

    @Override
    public Shop queryShopById(Long id) {
        // 解决缓存穿透
//        Shop shop = queryWithPassThrough(id);
        // 使用自定义的redis工具类，解决缓存穿透
//        Shop shop = redisCacheClient.queryWithPassThrough(HMDP_SHOP_KEY, id, Shop.class, (shopId) -> getById(shopId), 30, TimeUnit.MINUTES);

        // 互斥锁解决缓存击穿
//        Shop shop = queryWithMutex(id);
        // 使用自定义工具类解决缓存击穿
        Shop shop = redisCacheClient.queryWithLogicalExpire(HMDP_SHOP_KEY, id, Shop.class, shopId -> getById(shopId), 30, TimeUnit.MINUTES);

        // 逻辑过期解决缓存击穿
//        Shop shop = queryWithLogicalExpire(id);
        return shop;
    }

    /**
     * 逻辑过期解决缓存击穿
     * @param id
     * @return
     */
    public Shop queryWithLogicalExpire(Long id) {
        // 1. 从Redis中查询商铺缓存
        String shopRedisDataJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(HMDP_SHOP_KEY + id);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isBlank(shopRedisDataJson)) {
            // 3.不存在
            return null;
        }

        // 8. 缓存中存在商铺数据。需要先把json反序列化为对象
        RedisData shopRedisData = JSONUtil.toBean(shopRedisDataJson, RedisData.class);
        // 9. 判断缓存中的数据是否过期  根据当前时间判断
        LocalDateTime expireTime = shopRedisData.getExpireTime();
        JSONObject jsonObject = (JSONObject) shopRedisData.getData();
        Shop shop = JSONUtil.toBean(jsonObject, Shop.class);
        if (expireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
            // 9.1 未过期，直接返回店铺信息
            return shop;
        }
        // 9.2 已过期，需要重建缓存
        // 10. 缓存重建
        // 10.1 获取互斥锁
        boolean isLock = tryLock(LOCK_SHOP_KEY + id);
        // 10.2 判断是否获取锁成功
        if (isLock) {
            // 注意： 获取锁成功后应再次检测redis的店铺信息是否过期，店铺信息未过期，无需重建。二次检查可以防止刚得到锁时，其它线程已经重建了缓存
            String newShopRedisDataStr = stringRedisTemplate.opsForValue().get(HMDP_SHOP_KEY + id);
            RedisData newShopRedisData = JSONUtil.toBean(newShopRedisDataStr, RedisData.class);
            LocalDateTime newExpireTime = newShopRedisData.getExpireTime();
            if (newExpireTime.isAfter(LocalDateTime.now())) {
                JSONObject newJsonObject = (JSONObject) newShopRedisData.getData();
                Shop newShop = JSONUtil.toBean(newJsonObject, Shop.class);
                return newShop;
            }
            // 10.3 获取锁成功且店铺信息过期，开启独立线程，实现缓存重建（这里使用线程池）
            CACHE_REBUILD_EXECUTOR.submit(() -> {
                try {
                    //缓存重建
                    Shop newShop = saveShopToRedis(id, 60);
                    return newShop;
                } catch (Exception e) {
                    throw new RuntimeException(e);
                } finally {
                    // 缓存重建完毕，一定要释放锁
                    releaseLock(LOCK_SHOP_KEY + id);
                }
            });
        }
        // 10.4 获取锁失败，返回过期的商铺信息
        return shop;
    }

    /**
     * 互斥锁解决缓存击穿
     */
    public Shop queryWithMutex(Long id) {
        // 1. 从Redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(HMDP_SHOP_KEY + id);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        if ("".equals(shopJson)) {
            //相等说明 shopJson是从redis中得到的
            throw new BusinessException(ErrorCode.NOT_FOUND_ERROR, "店铺信息不存在");
        }

        // 缓存击穿：实现缓存重建 一二三四五
        Shop shop = null;
        try {
            // 一、获取互斥锁
            boolean isLock = tryLock(LOCK_SHOP_KEY + id);
            // 二、判断是否获取成功
            if (!isLock) {
                // false说明获取锁失败
                // 三、失败，则休眠并重试
                Thread.sleep(50);
                return queryWithMutex(id);
            }

            // shopJson为 null查询数据库
            // 4.不存在，根据id查询数据库。  四、获取锁成功，再次检测redis缓存是否存在商铺，做二次校验。根据id查询数据库
            String shopStr = stringRedisTemplate.opsForValue().get(HMDP_SHOP_KEY + id);
            if (StrUtil.isNotBlank(shopStr)) {
                // 存在就不需要重建缓存
                return JSONUtil.toBean(shopStr, Shop.class);
            }
            shop = this.getById(id);
            // todo 模拟重建的延时
            Thread.sleep(200);
            // 5.判断数据库是否存在数据  五
            if (ObjectUtil.isEmpty(shop)) {
                //为了防止缓存穿透， 数据库查询的数据为空时，也要将空值写入redis
                stringRedisTemplate.opsForValue().set(HMDP_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
                // 6.不存在，直接抛异常 六
                throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR, "店铺不存在");
            }
            // 7. 存在，先将数据存入redis，再将输入返回给前端  七
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(HMDP_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30L, TimeUnit.MINUTES);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        } finally {
            // 八、数据存入redis后，释放锁
            releaseLock(LOCK_SHOP_KEY + id);
        }
        return shop;
    }

    /**
     * 防止缓存穿透
     * @param id
     * @return
     */
    public Shop queryWithPassThrough(Long id) {
        // 1. 从Redis中查询商铺缓存
        String shopJson = stringRedisTemplate.opsForValue().get(HMDP_SHOP_KEY + id);
        // 2.判断是否存在
        if (StrUtil.isNotBlank(shopJson)) {
            // 3.存在，直接返回
            return JSONUtil.toBean(shopJson, Shop.class);
        }
        if ("".equals(shopJson)) {
            //相等说明 shopJson是从redis中得到的
            throw new BusinessException(ErrorCode.NOT_FOUND_ERROR, "店铺信息不存在");
        }
        // shopJson为 null查询数据库
        // 4.不存在，根据id查询数据库
        Shop shop = this.getById(id);
        // 5.判断数据库是否存在数据
        if (ObjectUtil.isEmpty(shop)) {
            //为了防止缓存穿透， 数据库查询的数据为空时，也要将空值写入redis
            stringRedisTemplate.opsForValue().set(HMDP_SHOP_KEY + id, "", CACHE_NULL_TTL, TimeUnit.MINUTES);
            // 6.不存在，直接抛异常
            throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR, "店铺不存在");
        }
        // 7. 存在，先将数据存入redis，再将输入返回给前端
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(HMDP_SHOP_KEY + id, JSONUtil.toJsonStr(shop), 30L, TimeUnit.MINUTES);
        return shop;
    }

    /**
     * 尝试获取锁
     * @param key
     * @return
     */
    private boolean tryLock(String key) {
        // setIfAbsent 如果缺席（不存在）就设置      设置成功返回true，返回true说明锁上了，别人不能操作这个key了
        Boolean result = stringRedisTemplate.opsForValue().setIfAbsent(key, "1", 10, TimeUnit.SECONDS);
        return BooleanUtil.isTrue(result);
    }

    /**
     * 释放锁
     * @param key
     * @return
     */
    private void releaseLock(String key) {
        stringRedisTemplate.delete(key);
    }

    @Override
    public Shop saveShopToRedis(Long id, long seconds) {
        // 1. 查询店铺数据
        Shop shop = this.getById(id);
        // todo 睡一下，模拟缓存重建的延迟
        try {
            Thread.sleep(200);
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
        // 2. 封装过期时间
        RedisData redisData = new RedisData();
        redisData.setExpireTime(LocalDateTime.now().plusSeconds(seconds));
        redisData.setData(shop);
        // 3. 写入Redis
        stringRedisTemplate.opsForValue().set(HMDP_SHOP_KEY+ id, JSONUtil.toJsonStr(redisData));
        return shop;
    }
    @Override
    @Transactional
    public boolean updateShopById(Shop shop) {
        Long shopId = shop.getId();
        if (shopId == null) {
            throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR, "商铺id不能为空");
        }
        // 1.为了更好的保证数据的一致性， 更新数据时，先修改数据库再删除缓存
        // 先修改
        boolean update = this.updateById(shop);
        if (!update) {
            // 修改失败，抛异常
            throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR, "修改失败");
        }
        // 再删除缓存
        Boolean delete = stringRedisTemplate.delete(HMDP_SHOP_KEY + shopId);
        if (Boolean.FALSE.equals(delete)) {
            // 删除失败，抛异常
            throw new BusinessException(ErrorCode.PARAMS_ERROR, "删除缓存失败");
        }
        return true;
    }


    /**
     * 根据用户选择的商户类型和 用户的坐标查询商户
     * @param typeId
     * @param current
     * @param x
     * @param y
     * @return
     */
    @Override
    public Result queryShopByTypeAndDistance(Integer typeId, Integer current, Double x, Double y) {
        // 1.判断是否需要根据坐标查询
        if (x == null || y == null) {
            // 坐标为null说明不需要根据坐标查询
            // 根据类型分页查询
            Page<Shop> page = this.query()
                    .eq("type_id", typeId)
                    .page(new Page<>(current, SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE));
            // 返回数据
            return Result.ok(page.getRecords());
        }

        // 2. 计算分页参数
        int from = (current - 1) * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;
        int end = current * SystemConstants.DEFAULT_PAGE_SIZE;

        // 3. 查询redis、按照距离排序、分页。结果需要返回： shopId、distance       查询距离当前用户10000米以内的商铺
        // geoSearch key ByLonlat x y Byradius 10 withDistance
        GeoResults<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>> searchResult = stringRedisTemplate.opsForGeo().search(
                "shop:geo:" + typeId,
                GeoReference.fromCoordinate(x, y),
                new Distance(100000),
                RedisGeoCommands.GeoSearchCommandArgs.newGeoSearchArgs().includeDistance().limit(end));

        if (searchResult == null) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }
        // 4. 解析出id
        // 4.1 通过GeoResults的getContent方法可以得到 查询结果的list
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> searchResultContent = searchResult.getContent();
        // 4.2 只截取查询结果的  from~end的数据，也就是当前页所需要的数据。 这里只需要使用 stream流的 skip方法跳过from条数据
        // 这里得到的是含有 point坐标 和 商铺id和 距离的数据
        List<GeoResult<RedisGeoCommands.GeoLocation<String>>> currentPageSearchResult = searchResultContent.stream().skip(from).collect(Collectors.toList());
        // 这里使用 skip方法跳过 from条数据后，需要判断一下。 因为跳过from条数据之后，得到的list可能为空
        if (currentPageSearchResult.isEmpty()) {
            return Result.ok(Collections.emptyList());
        }

        // shopIdLIst只存储 shopId
        List<Long> shopIdList = new ArrayList<>(currentPageSearchResult.size());
        // 用于存储 商铺id和 商铺与当前用户的距离
        Map<Long, Distance> distanceWithShopIdMap = new HashMap<>(currentPageSearchResult.size());
        currentPageSearchResult.forEach(result -> {
            // 4.4 获取商铺id
            String shopIdStr = result.getContent().getName();
            // 4.5 将字符串类型的商铺id转为 long类型，再添加到 shopIdList
            Long shopId = Long.valueOf(shopIdStr);
            shopIdList.add(shopId);

            // 4.6 获取距离
            Distance distance = result.getDistance();
            // 4.7 将距离和 商铺id存入 distanceWithShopIdMap中
            distanceWithShopIdMap.put(shopId, distance);
        });

        // 5.根据id查询Shop         因为mysql的查询语句，结果会默认按id升序排序，所以这里还要使用 orderby
        String sql = "order by field(id," + CharSequenceUtil.join(",", shopIdList) + ")";
        List<Shop> distanceOrderShopList = this.query().in("id", shopIdList).last(sql).list();
        // 6. 返回
        distanceOrderShopList.forEach(shop -> {
            // 6.1 获取商铺的id
            Long shopId = shop.getId();
            // 6.2 根据商铺的id从 distanceWithShopMap中获取 商铺与用户的距离
            Distance distance = distanceWithShopIdMap.get(shopId);
            double distanceValue = distance.getValue();
            // 6.3 再将 得到的distance 存入shop对象的 distance中
            shop.setDistance(distanceValue);
        });
        return Result.ok(distanceOrderShopList);
    }
}
